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题名流行歌唱水平评价:从主观感知到智能量化
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作者
唐爽
谢凌云
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机构
中国传媒大学信息与通信工程学院
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出处
《信息传播研究》
2025年第3期46-56,共11页
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文摘
随着流行歌唱艺术的普及和技术的发展,大众对于流行歌唱水平智能评价的需求日益增长,基于计算机的智能评价方法能够大幅提高歌唱评价的效率和客观性。然而,目前对于智能歌声评价的研究通常难以与感知相结合。因此,本文利用自录流行歌声数据库,进行多维度的主观感知实验;然后利用主观实验的结果分别进行机器学习和神经网络的客观回归模型构建,并利用歌声特有特征对客观模型进行优化;最后结合主客观分析的结果,分析人耳对于流行歌唱水平评价的感知特性。结果表明,频谱能量、ERB能量、GFCC等特征对歌声水平的评价有较大影响,频谱复杂度、对比度以及扩散度等与歌声的细节评价有一定关系。此外,实验结果还表明,Mel谱图用于神经网络构建的效果会优于CQT谱图和色谱图,并且谱图与传统特征的融合会使得神经网络效果有进一步提升。
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关键词
歌声智能评价
机器学习
神经网络
感知分析
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Keywords
intelligent evaluation of pop singing
machine learning
neural network
perceptual analysis
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分类号
TN916.12
[电子电信—通信与信息系统]
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